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1.
随着科技的发展,适用于结构分析的传统单能X射线计算机层析(CT)成像技术,已不能满足现代工业对物质组分区分与鉴定的功能成像需求。这是由于在X射线CT系统中,现有重建算法的单能假设与CT投影的多谱性不一致,导致CT重建质量差,无法组分区分。基于光子计数探测器的能谱分离成像思想,提出了基于能谱滤波分离的多谱CT成像方法,该方法通过在X射线发射端加滤波片的方式,实现能谱滤波分离,并通过变能量成像,获得近似单能的递变能量投影序列;针对滤波后噪声水平较高问题,利用EM-TV重建算法,实现了多谱CT成像,可满足组分区分的需求。仿真实验结果表明,对于密度相近的检测对象,该方法可以满足组分区分的要求。  相似文献   
2.
复杂结构件在X射线成像时,由于射线透照方向上有效厚度差异大、成像器件动态范围受限等原因,单一电压下的射线图像易出现过曝光和欠曝光共存现象,投影信息缺失严重,无法进行CT重建,为此提出了变电压多谱CT成像理论与方法。通过改变电压改变X光谱分布,实现X光谱与检测对象有效厚度的匹配,扩展图像动态范围,确保检测对象投影信息的完整性;同时基于虚拟设计思想,建立了基于单能和多能的变电压虚拟CT模型,实现了变电压X射线CT成像的虚拟仿真。虚拟实验表明:变电压多谱CT成像原理是可行的,能够实现复杂结构件CT成像。  相似文献   
3.
基于字典学习的稠密光场重建算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
相机阵列是获取空间中目标光场信息的重要手段,采用大规模密集相机阵列获取高角度分辨率光场的方法增加了采样难度和设备成本,同时产生的大量数据的同步和传输需求也限制了光场采样规模.为了实现稀疏光场采样的稠密重建,本文基于稀疏光场数据,分析同一场景多视角图像的空间、角度信息的关联性和冗余性,建立有效的光场字典学习和稀疏编码数学模型,并根据稀疏编码元素间的约束关系,建立虚拟角度图像稀疏编码恢复模型,提出变换域稀疏编码恢复方法,并结合多场景稠密重建实验,验证提出方法的有效性.实验结果表明,本文方法能够对场景中的遮挡、阴影以及复杂的光影变化信息进行高质量恢复,可以用于复杂场景的稀疏光场稠密重建.本研究实现了线性采集稀疏光场的稠密重建,未来将针对非线性采集稀疏光场的稠密重建进行研究,以推进光场成像在实际工程中的应用.  相似文献   
4.
对于不完全投影角度的重建研究是CT图像重建中一个重要的问题.将压缩感知中字典学习的方法与CT重建算法ART迭代算法相结合.字典学习方法中字典更新采用K-SVD(K-奇异值分解)算法,稀疏编码采用OMP(正交匹配追踪)算法.最后通过对标准Head头部模型进行仿真实验,验证了字典学习方法在CT图像重建中对于提高图像的重建质量和提高信噪比的可行性与有效性.另外还研究了字典学习中图像块大小和滑动距离对重建图像的影响  相似文献   
5.
在局部成像检测过程中,由于复杂零件外形轮廓或放置状态的不同,使得零件与成像面坐标轴之间产生了一定的夹角,造成获取的对称点集中存在非对称点集或对称点不存在的问题,若采用传统Hough变换、拟合法检测装配同轴度存在较大误差。针对上述问题,提出了装配同轴度的局部成像检测算法,提取图像的上下边缘点集,结合Hough线性变换,统计两点集对投影到霍夫空间的参数空间点,并搜索其累积数量的最大值点,该点对应的对称轴即为最优对称轴。仿真结果表明,该方法可以高精度地提取最优对称轴,同轴度误差仅为0.002 7。因此,采用装配同轴度的局部成像检测方法是有效可行的。  相似文献   
6.
现有的X射线CT成像系统,受限于多谱硬化伪影和传统单能假设的CT成像方法,只适用于结构分析却无法实现材料组分的有效区分。对此论文提出了基于能谱匹配先验的多谱CT成像方法。首先依据材料组分先验,构建能谱滤波匹配模型,设置能谱范围参数,并通过滤波获取该能谱范围内的多能投影序列;其次,针对多能投影序列,以材料组分为先验选择不同参考能量,采用改进后的ART迭代重建算法,实现了多谱CT成像。仿真实验结果表明,对于衰减系数相近的多种材质,通过选取两段不同能谱范围,重建出相应参考能量下的结果,在一定程度上改善了图像质量,对比度提高明显,可实现组分有效区分与成像。  相似文献   
7.
在传统合成孔径物面重聚焦成像过程中,前景射线会严重影响目标的重建质量,针对这一问题提出一种基于前景标记的重聚焦成像算法。首先根据EPI的边缘特征估计场景深度范围,根据指定待重建物面的参数提取前景边缘特征并进行扩散,从而确定前景遮挡对应的射线;对其进行标记筛除后,利用光场重建算法对特定物面进行重建,从而实现被遮挡目标的高质量重建。利用Stanford大学和Disney实验室提供的数据集进行仿真,实验结果表明该算法可有效去除场景中的遮挡物信息,提高重聚焦图像的质量。  相似文献   
8.
递变能量X射线高动态融合图像的灰度表征算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
陈平  阴晓刚  潘晋孝  韩焱 《物理学报》2014,63(20):208703-208703
递变能量X射线成像,通过获取并融合图像序列实现动态范围扩展,完整再现了检测对象的结构信息.但是在融合过程中往往是以质量优化为目的,忽略了与实际高动态成像的灰度映射正确性,从而不能保证图像信息与实际物体信息的物理匹配性.因此,本文提出了递变能量X射线高动态融合图像的灰度表征算法.该算法首先以标钢质准楔形试块为对象,将不同电压下的融合图像作为输入数据,直接采集高动态成像图像作为输出数据,利用神经网络方法构建递变能量成像的灰度表征模型.同时针对不同于训练对象的材料,对灰度表征模型进行修正,实现了不同材质的灰度正确表征,进而实现了低动态图像序列融合图像的正确表征.以12和16 bit成像系统进行实验,结果表明,利用12 bit探测器通过变电压采集图像序列,经图像融合、灰度映射及灰度校正,达到了16 bit探测器的成像效果,且满足灰度对应关系,有效拓展了成像器件的动态范围.  相似文献   
9.
主要对不完全投影图像恢复问题中不完全投影数据进行了研究.对于投影数据不完全时,运用线性插值法和样条插值法在角度缺失的地方进行数据估计.最后通过仿真实验,将得到的估计投影图像与原始投影图像进行比较并分析.实验结果表明:在恢复投影图像的过程当中,采用线性插值误差更小,恢复的投影图像的精度更高,并且恢复速度快.  相似文献   
10.
在实际的锥束CT扫描过程中,由于探测器的离散化,对每个探测器单元来说都有一定大小.那么相对于被扫描物体的每个体素点,在某一个角度下过它的射线打在探测器上是有一定面积的,如果取体素截面大小和探测器单元大小相近,过它的射线是分布在相邻的几个探测器单元上的,在重建过程中,如果依据落在各个探测器单元上的射线所占面积的大小考虑到那些探测器单元的信息对被重建体素点的影响,会提高重建图像的边缘清晰度,本论文利用实际的锥束扫描数据,采用传统的FDK方法和改进的FDK方法对物体重建,通过比较得出用新方法重建的图像边缘比传统FDK方法清晰,而且新方法还有抑制噪声的作用。  相似文献   
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